基于GPU的高光谱遥感MNF并行方法研究

最小噪声分离变换(MNF)是高光谱遥感影像分类中特征提取和去除噪声的有效方法.MNF算法涉及大量的矩阵运算,在实际工程的海量数据处理中存在计算时间长的问题.在分析MNF算法原理的基础上,运用图形处理单元(GPU)并行框架对该算法进行优化,并通过不同大小的高光谱遥感数据进行计算和分析.结果表明,随着影像数据量的递增,采用并行计算方式的提速比呈明显上升趋势,说明GPU并行方式对于计算密集型的大数据量处理具有良好的提速效果,为解决海量高光谱遥感数据处理速度慢的问题提供了思路.     

三维地图动画生成中的粗粒度分布式并行计算

根据粗粒度并行计算的原理 ,对形成地形貌动画中计算量较大过程采用人为分割 ,把分割后的各部分数据交给配置基本相同的各台PC机进行计算 ,采用以空间换取时间的方法 ,提高系统的实时性 .     

滑动轴承混合润滑多线程并行计算数值方法

针对混合润滑数值分析将动压效应、弹性变形和界面接触特性耦合而非常耗时的问题,基于共享内存并行系统的多线程程序设计语言OpenMP,提出一种多线程混合润滑并行计算数值方法——红黑线交叉并行计算法.该并行计算模型是将雷诺方程求解域分成两个相互独立的子求解域,依次对两个子求解域进行并行数值求解,可以有效克服CPU线程间数据争用问题,加快求解速度.着重研究了并行计算核数、网格数量和工作站配置对并行计算性能的影响,分析结果表明:并行计算模型能够有效提高滑动轴承混合润滑计算速度,并行计算速度的提升幅度与并行计算核数成非线性关系,随着CPU核数的增加计算速度的增加幅度逐渐减小;此外,与内存和缓存相比,CPU的主频对并行计算速度有非常大的影响.     

FCD大数据并行处理的动态任务调度算法

浮动车数据(floating car data, FCD)技术是大规模城市路网交通流实时采集的有效方法.城市交通的动态诱导和控制需要对海量FCD进行快速处理.鉴于此,提出了FCD并行计算的动态任务调度方法.针对FCD数据包计算时间的不确定性和动态性,根据计算节点的处理能力进行数据包的动态分割,在处理过程中,采用动态任务分配策略以实现计算节点的同步.该方法在龙芯国产大数据一体机平台上进行了实现,并采用现场FCD数据进行了实验验证,结果表明,该方法较轮询和Min-Min调度算法,显著地提高了并行处理的性能.     

基于云计算的大规模交通路网的最短路径算法

针对大规模路网路径搜索算法计算量大、耗时长、效率低等问题,采用MapRe-duce并行编程模型计算框架,利用网络中大量不同位置的计算机进行集群式海量数据计算,解决基于大规模路网分割成若干子图并行计算问题.本文基于MapReduce构建一个新的计算框架,建立了基于子图分割的并行搜索方法,实现超大规模真实交通路网中最短路径搜索.案例分析证明:该方法能够在可接受的计算时间内提供高质量的最短路径搜索服务.     

基于CUDA的高速并行高斯滤波算法

为加快表面三维形貌分析中高斯滤波算法的执行速度,提出了一种基于计算统一设备构架(CUDA)的高斯滤波算法来实现高速并行处理.分析高斯滤波算法原理和CUDA并行计算体系,将CUDA并行计算技术引入到表面分析领域.针对高斯滤波数据间依赖性弱和CUDA采用单指令多线程(SIMT)执行模型的特点,总结出适合于CUDA的并行高斯滤波算法流程.实验证明:该方法与CPU串行处理方法相比,其加速比达到40倍以上,可以有效提高数据处理能力.     

股票交易数据文件的抽取算法研究

目前市场上有很多股票交易软件,这些软件会根据股票交易的实际情况定期产生股票交易信息数据,并将这些信息数据写入二进制格式的文件中,如DAY文件等.由于这些文件不是文本文件,无法直接使用常规的文件读写进行数据的抽取,而必须设计一种数据抽取算法完成相应操作.对DAY文件进行了分析和研究,在此基础上设计了一种数据抽取算法,并利用JAVA语言实现了数据抽取算法程序,利用该程序完成了从DAY文件中抽取数据并写入数据库的实验.实验结果表明,该程序能够正确地从DAY文件中抽取数据,为后期的股票信息处理和数据挖掘提供了重要的基础.     

基于多重节点的结构动力学显式异步长并行计算方法

局部精细化网格会导致结构有限元动力学分析的计算时间大幅增加.为了提高计算效率,结合域分解法与子循环方法,提出一种基于多重节点的结构动力学显式异步长并行计算方法.该方法采用节点分割将模型划分为若干子分区,子分区采用显式Newmark时间积分格式并根据分区单元特性选用时间步长;相邻分区通过多重节点构成耦合区域,小步长分区子循环过程中不涉及边界数据的插值过程."天河二号"超算平台上的算列表明:采用显式异步长并行方法计算结构动力学问题,在提高计算效率的同时可以保持较高的计算精度.     

基于线程并行计算的Apriori算法

针对数据挖掘中经典的Apriori算法在计算频繁项目集时需消耗大量的时间缺点,文中利用多线程并行计算的特点,提出了基于线程并行计算的Apriori算法,该算法是将统计候选项目个数的任务交给多线程来执行,从而达到减少Apriori算法的运行时间。通过实验数据分析,该算法对减少Apriori算法的运行时间有很大的提高。     

二维含动边界流场的并行计算

将并行计算方法应用于含运动边界流场的数值模拟,采用弹簧方法生成非结构运动网格.并行程序结构采用主从模式,主进程只负责数据的发送和接收,每个从进程的计算任务对应一个子区域.通过守恒型ALE(Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方程的求解,对NACA0012翼型振动问题进行了数值模拟,并对不同分区数目情况下的计算时间、并行计算加速比和并行计算效率进行了比较.算例结果表明,随着分区数的增加,进行计算CPU的效率先增加后下降,而并行计算的加速比不断增加.     

共轭梯度法和最速下降法的混合算法

将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛．混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题．同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例．     

因素分析法的非科学性

因素分析法作为成本分析的方法之一被广泛传播,但是此种分析方法是错误的。本文将指出为什么此种分析方法是不科学的分析方法。     

最大树法的Aspect挖掘方法

提出一种基于最大树的Aspect挖掘方法,该方法使用Aspect的思想,从动态行为挖掘横切关注点获取运行时方法调用的信息,从而构造方法调用关系数据矩阵,在模糊相似关系的理论基础上,引入相似度构造出对象相似矩阵,并利用最大树方法识别系统中的横切关注点,从而为系统的软件重构和复用提供依据.最后通过实验验证了其有效性,进一步通过与目前具有代表性的挖掘方法进行比较,认为本方法具有实现清晰、效率较高的优点.     

一种高精度的概率积分法参数预计方法

为使概率积分法参数预计具备更高的精度,在充分分析概率积分法参数与地质采矿条件间关系的前提下,整合遗传算法和BP神经网络的功能特性构建了一种新的网络模型,即NA(new approach)模型。该模型利用遗传算法的寻优能力获得网络最优输入自变量组合,并优化模型的权值和阈值。以中国45个典型的地表移动观测站数据作为训练和测试集,分别建立NA、BP网络和SVM模型,并将模型预测结果与实测数据做了对比分析。结果表明:对不同的概率积分法参数预计时,NA模型的预测精度都优于BP网络和SVM模型;且误差波动范围小、稳定性高。随预计参数的不同,BP网络和SVM模型预测精度各占优势,但两者预测效果相差甚微。     

潮流计算中的数学方法——牛顿—拉夫逊法

本文介绍了一种解非线性代数方程组的数学方法——牛顿-拉夫逊法,并将其应用于电力系统潮流计算中。采用本文方法的计算结果表明该教学方法在电力系统潮流问题中是收敛的;同时计算结果与电力专业软件的计算结果保持了一致,从而验证了结果的正确性。     

基于高次差与多项式拟合的周跳探测方法研究

为了准确探测和修复载波相位周跳,提高定位精度,利用惯性导航器件的输出结果对接收机的运动状态进行分类,根据不同运动状态时周跳发生的概率大小,并结合高次差法和多项式拟合法的不同特点,开展了高次差法和多项式拟合法的组合应用研究.在试验研究中使用TI公司的EZ-430运动开发套件获得接收机的运动状态信息,使用Unicore UB240卫星接收机实地接收导航报文,通过试验验证,本方法可以有效地提高周跳探测的准确性并修复周跳.     

浅谈电子测量课程教法,学法及考法

针对实践性极强的一类课程,以《电子仪器原理与维修》课程为例,提出了一种新的教学方法和考试方式。此方法打破以往纸上谈兵的传统教学模式,以提高学生学习的兴趣,充分调动学生学习的积极性,有望取得最佳的教学效果。     

惠斯通电桥法与伏安法测电阻的比较

物理实验中测量电阻最常用方法是伏安法和惠斯通电桥法.通过实验对这两种测量方法进行分析和比较,为实验中选取适当的测量方法提供参考.     

无网格方法与边界元方法的耦合计算

给出了无网格方法与边界元方法的两种耦合计算方法，并利用奇异权函数对无网格方法直接施加边界条件，导出了在整个域上的耦合计算公式。算例结果表明，该方法具有令人满意的计算精度。     

离子选择电极多次标准加入法的一种新算法

本文提出和建立了离子选择电极多次标准加入法的一种新算法。应用于实例计算表明,结果与文献值吻合,准确度和精密度有所提高,方法简便、快速。